TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #590 · 10.10

На выходных чуть-чуть потестировал 3.5-дюймовый дрон iFlight Protek 35. Такие дроны обычно двигаются медленнее, имеют защиту пропеллеров и меньше весят, чем пятёрки или семёрки, поэтому более устойчивы к ударам и другим ошибкам пилотирования. Это позволяет больше рисковать при полёте. Опытные пилоты могут проскакивать в узкие проёмы, а я вот попробовал полетать низко над землёй. Ничего впечатляющего пока, надеюсь на днях удастся съездить полетать нормально. Возить полновесную GoPro 10 этому дрону тяжело. Да, я знаю, что есть облегчённая модель для дронов GoPro 10 Bones, но её нигде не достать за адекватные деньги. Чуть позже напишу об этих урезанных камерах подробнее. В общем, батарейки хватает на 3 минуты, нужно облегчать, деваться некуда. Но уже начинает появляться чувство, что не очень страшно влететь в какие-нибудь ветки или стукнуться о землю (я разок даже стукнулся). Буду тренироваться дальше. #drone#hobby#gadgets

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #mdl

当前筛选 #mdl清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15271 · 05.11.2025 г., 12:30

#cplusplus#arm#baidu#deep_learning#embedded#fpga#mali#mdl#mobile#mobile_deep_learning#neural_network Paddle Lite is a lightweight, high-performance deep learning inference framework designed to run AI models efficiently on mobile, embedded, and edge devices. It supports multiple platforms like Android, iOS, Linux, Windows, and macOS, and languages including C++, Java, and Python. You can easily convert models from other frameworks to PaddlePaddle format, optimize them for faster and smaller deployment, and run them with ready-made examples. This helps you deploy AI applications quickly on various devices with low memory use and fast speed, making it ideal for real-time, resource-limited environments. It also supports many hardware accelerators for better performance. https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite